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Sobre el programa
A lo largo de ocho semanas, nuestro programa de ingeniería de datos te proporcionará una descripción general técnica para comprender, aprovechar y transmitir los datos. Aprenderás a obtener, preparar y manipular datos históricos y a limpiar datos sin procesar. Además, conocerás los principios de los sistemas de bases de datos y a trabajar con ellas mediante SQL (lenguaje de consulta estructurada).
El programa te ayudará a:
- Comprender bases de datos, su clasificación, formatos y distintos perfiles
- Aplicar la privacidad y seguridad de los datos, así como las técnicas de ingestión, preparación y optimización de calidad
- Identificar los principios y recomendaciones de las bases de datos relacionales
- Utilizar SQL como lenguaje estándar para manipular bases de datos
- Diseñar un sistema de almacenamiento de datos (data warehousing) para realizar informes y análisis
- Generar y extraer conocimientos de bases de datos de documentos
- Crear informes y paneles en Tableau mediante un almacén de datos analítico
- Desarrollar un análisis coherente, conciso y realista para crear una canalización de datos automatizada de un extremo a otro
- Evaluar las similitudes y diferencias entre composiciones y subconsultas en la codificación y decidir cuál es más adecuada en función de su uso
- Implementar técnicas de recopilación de datos, como web scraping y encuestas
- Completar una base de datos de gráficos y extraer información de conjuntos de datos de gráficos
Metodologías y herramientas:
Python, Jupyter, MySQL, mongoDB, Neo4J, OpenRefine, Tableau, Google Cloud y Anaconda
Career Outlook
- Big Data Engineer
- Business Intelligence Engineer
- Computer Vision Engineer
- Data Architect
- Machine Learning Engineer
Conoce a tus instructores
Este curso cuenta regularmente con la experiencia de los siguientes instructores. Si deseas conocer quién será el instructor en la próxima convocatoria, no dudes en ponerte en contacto con tu asesor de admisiones.
Abid Ali, PhD
Data Engineering Instructor
Abid Ali ha pasado gran parte de su carrera trabajando con análisis de datos en importantes consultoras. Lidera iniciativas y trabaja con ejecutivos de alto nivel para diseñar estrategias de migración y transición a plataformas de datos modernas.
Ha obtenido varios títulos académicos y profesionales, incluyendo dos maestrías, un EMBA y un doctorado en Liderazgo Organizacional, así como certificaciones de Teradata, Celonis, SAFe Agile, Azure y AWS.
Abhishek Chaturvedi, MSc
Data Scientist at Amazon
Abhishek Chaturvedi es un analista de datos y gestor de productos con amplia experiencia en varios sectores. Actualmente es científico de datos en Amazon, donde trabaja en estrecha colaboración con equipos multifuncionales para lanzar nuevos productos relacionados con la ciencia de datos.
Chaturvedi ha impartido cursos en colaboración con la Universidad de Chicago durante más de cinco años. Es licenciado en Ingeniería Industrial y Economía por la Northwestern University y tiene un master en Analítica por la Universidad de Chicago. En su tiempo libre, le gusta la fotografía y correr.
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El enfoque de la Universidad de Chicago para aprender online
Nuestros programas de formación online se han creado teniendo en cuenta tus necesidades específicas. Estos programas combinan el aprendizaje remoto con sesiones interactivas en directo, con las que conseguirás fortalecer tus habilidades directivas mientras le sacas el máximo partido a tu tiempo.
Gracias a nuestras sesiones en directo, tendrás la oportunidad de interactuar con el Faculty de la Universidad de Chicago, así como con tus compañeros de clase, lo que te dará la oportunidad de hacer crecer tu red profesional.
What Our Participants Say
This is an essential program, mandatory for all those who want to understand more about artificial intelligence and data science. It is the gateway to an urgent and continuous future.
This program increased my confidence level around AI and ML knowledge and prepared me for the next level in my career in the AI ecosystem. I am now able to approach any AI project while keeping ethical value as an important consideration in mind when building algorithms.
